dplyr-for循环r中的分组依据

我试图在for循环中使用groupby。我希望gourp by循环浏览每一列，然后我可以执行总结操作。我尝试在groupby中使用colnames（df[I]），但是因为colnames返回时带有引号，所以这种方法不起作用

---

有什么建议吗

如果您没有死心塌地地使用for循环，最简单的方法可能是使用dplyr:：summary_all或dplyr:：sumarse_at，具体取决于您的需要

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = rnorm(10),
  var3 = rnorm(10)
)

df %>% 
  group_by(var1) %>% 
  summarise_all(funs(mean = mean))

# A tibble: 2 x 3
   var1  var2_mean  var3_mean
  <chr>      <dbl>      <dbl>
1     a -0.2715518 -0.6146812
2     b  0.1502118 -0.2061952

df%
分组依据（var1）%>%
总结所有（funs（平均值=平均值））
#一个tibble:2x3
var1 var2_平均值var3_平均值
1A-0.2715518-0.6146812
2 b 0.1502118-0.2061952

更新：

对不起，我之前误读了这个问题。您希望循环使用“groupby”变量，而不是响应变量

你可以用它来做。以下是一个例子：

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = c(rep("c", 3), rep("d", 7)),
  var3 = rnorm(10)
)

groups <- c(quo(var1), quo(var2))  # Create a quoture

for (i in seq_along(groups)) {
  df %>% 
    group_by(!!groups[[i]]) %>% # Unquote with !!
    summarise(mean = mean(var3)) %>% 
    print()
}

# A tibble: 2 x 2
   var1       mean
  <chr>      <dbl>
1     a -0.3451196
2     b  0.4117763
# A tibble: 2 x 2
   var2       mean
  <chr>      <dbl>
1     c -0.2618434
2     d  0.1598305

df%#用！！
总结（平均值=平均值（var3））%>%
打印（）
}
#一个tibble:2x2
var1平均值
1A-0.3451196
2b 0.4117763
#一个tibble:2x2
var2平均值
1c-0.2618434
2d0.1598305

如果您没有死心塌地地使用for循环，最简单的方法可能是使用dplyr:：summary_all或dplyr:：sumerse_at，具体取决于您的需要

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = rnorm(10),
  var3 = rnorm(10)
)

df %>% 
  group_by(var1) %>% 
  summarise_all(funs(mean = mean))

# A tibble: 2 x 3
   var1  var2_mean  var3_mean
  <chr>      <dbl>      <dbl>
1     a -0.2715518 -0.6146812
2     b  0.1502118 -0.2061952

df%
分组依据（var1）%>%
总结所有（funs（平均值=平均值））
#一个tibble:2x3
var1 var2_平均值var3_平均值
1A-0.2715518-0.6146812
2 b 0.1502118-0.2061952

更新：

对不起，我之前误读了这个问题。您希望循环使用“groupby”变量，而不是响应变量

你可以用它来做。以下是一个例子：

df <- tibble(
  var1 = c(rep("a", 5), rep("b", 5)),
  var2 = c(rep("c", 3), rep("d", 7)),
  var3 = rnorm(10)
)

groups <- c(quo(var1), quo(var2))  # Create a quoture

for (i in seq_along(groups)) {
  df %>% 
    group_by(!!groups[[i]]) %>% # Unquote with !!
    summarise(mean = mean(var3)) %>% 
    print()
}

# A tibble: 2 x 2
   var1       mean
  <chr>      <dbl>
1     a -0.3451196
2     b  0.4117763
# A tibble: 2 x 2
   var2       mean
  <chr>      <dbl>
1     c -0.2618434
2     d  0.1598305

df%#用！！
总结（平均值=平均值（var3））%>%
打印（）
}
#一个tibble:2x2
var1平均值
1A-0.3451196
2b 0.4117763
#一个tibble:2x2
var2平均值
1c-0.2618434
2d0.1598305

您能否使用

iris

或

mtcars

制作一个编码示例？听起来好像有更好的方法通过

dplyr

向我们展示您的数据和您的尝试。提问时使用此参考资料：您能否使用

iris

或

mtcars

制作一个编码示例？听起来好像有更好的方法通过

dplyr

向我们展示您的数据和您的尝试。提问时使用此参考资料：这不会在每一列中循环使用

group\u by

。@useR我明白你的意思。我看错了问题。这并没有在每一列中循环使用

group\u by

。@useR我明白你的意思。我误解了这个问题。